现在大家都在谈论大数据，但对于大多数人来说，大数据似乎是一个非常复杂和难以理解的概念。然而，对于我们这些从事用户运营的人来说，我们已经可以利用简单的大数据应用来帮助我们进行精准的营销。特别是通过对商品偏好数据进行分析，从而实现对用户的精准推荐。

商品偏好数据在各个行业和场景中都有广泛的应用。当你在淘宝、美团点外卖、刷抖音时，是否注意到每次打开这些应用时，都会出现你感兴趣或曾经浏览过的相关内容。例如，当你在一家线上店铺购买了一根鱼竿后，其他地方逛街时，会推送给你相关的鱼钩、渔夫帽、遮阳伞等商品。这就是通过了解用户需求和偏好，并进行精准推送来提高转化率的应用。

对于单个企业或店铺来说，在流量达到一定瓶颈时，老用户的转化和留存变得非常重要。对于用户商品偏好进行分析，可以挖掘他们的需求，推断出他们可能感兴趣的商品，并将这些商品推送给他们。当你能够持续满足用户需求时，用户对你的忠诚度自然会增加，从而有效提高复购率，减少用户流失。

另外，做好用户商品偏好分析还可以节约推广成本，提高转化率。很多商家在做流量推广时，会发现转化率越来越低，而推广费用却越来越高。在内容电商的环境下，用户购买商品时并不一定具有强烈的购买欲望和场景，更像是喜欢热闹的观众。例如，很多人喜欢悠闲地观看美妆达人直播，浏览那些自己没有强烈需求的商品和信息。在用户浏览时，相比于各种五花八门的商品，如果你能够将用户感兴趣的商品推送给他们，将观众转化为消费者，就能大幅提高转化率和推广回报率。

此外，个性化推荐还可以创造更多价值。通过个性化推荐，在用户购买过程中或之后，向他们提供其他有价值或相关的商品推荐。例如，当用户购买手机时，可以推荐与之相关的商品，如移动电源、耳机、手机壳等。这些关联推荐的商品正是用户自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高商品的交叉销售。

那么，如何利用大数据进行商品偏好分析呢？这里有五个核心步骤。首先，通过存量用户的行为结果，倒推用户的需求偏好。然后，通过对不同人群需求偏好的集合归纳和人群需求延展，推荐可能感兴趣的信息。接下来，通过多次测试来迭代和改进推荐效果。对于特殊个性化需求，对给单个人推荐的信息进行补充，并将个性化信息补充进人群包的需求中，以不断完善和迭代推荐效果。

以上是商品偏好分析的整个逻辑。下面以一家电商彩妆店为例，介绍如何进行商品偏好分析和应用。在进行商品偏好分析时，首先需要从多个维度构建不同商品的用户画像。常用的方法是基于用户购买信息进行分群。根据购买数据、地址数据、使用数据和行为数据，我们将用户分为了16组初级人群画像。然而，这种单一的人群画像还比较粗糙，不能完全判断用户的偏好。例如，购买了口红的人群中，他们是否注重口红的颜色、滋润度还是价格呢？仅仅依靠单一的人群画像无法得知这些信息。

所以，下面我们需要通过用户画像的多重交集来更清晰地描绘人群画像，以便更准确地判定用户的需求。### 用户画像交集和人群需求分析是通过多个维度对用户画像进行回溯，从而塑造出虚拟人物形象。仅仅进行基础的分群是不够的，还需要尽可能多地评估各个维度。如下图所示，我们将用户分群划分为"购买数据、地址数据、使用数据、行为数据"等四个维度，通过这四个维度的交集，得到更精准的人群画像，进而推断用户的需求。分析说明：1）如上图所示，我们将购买数据和使用数据这两个一级人群画像进行交集，得到了一个二级人群画像，然后根据这个人群画像，推断出了这个人群的需求。2）表格中只是对类别进行了两组交集，为了更准确地判断用户的需求，我们可以通过对购买数据、地址数据、使用数据、行为数据进行四重交叉，来更清晰地描绘该组人群的画像，从而更准确地推断出需求。3）推断出的需求是根据以上分析的数据得出的，但这些需求还需要进一步验证。如果能获取到用户的行为数据和标签数据等更多信息，那么推断出的需求就会更加精准！### 根据人群画像的需求，匹配沟通内容并推断二级人群画像后，我们需要根据推断出的需求，匹配与用户沟通的信息，如下表所示：经过层层的拆解、组合、推断以及匹配，我们得知了与用户沟通的内容，接下来就是对用户进行触达。### 对目标用户进行精准的内容触达在用户触达的过程中，如果条件允许，我们可以进行分组测试。例如，根据一个人群画像推断出了该组人群的三种需求，如果触达方式是短信，由于短信的文字限制和用户体验的考虑，一次不会推送太多信息，因此我们无法确定哪个需求是最准确的。这时，我们可以进行分组测试：### 根据营销效果优化人群画像通过多组人群画像的交集，我们得到了一个较为清晰的人群画像，并根据画像特点推断出了这组用户的需求，并向用户推送了相关信息。接下来，需要对各组人群的效果进行统计与分析，验证之前推断出的需求是否准确，并根据数据不断优化人群画像。分析思路：1）从上图中可以看出，对于人群1，在推断用户需求时，我们推断出了两个需求。在无法确定哪个需求更准确的情况下，我们进行了分组测试。从"下单转化率"这个指标来看，在给这组用户推送了"5元优惠券"的条件下，推送润唇膏的转化率更高，因此，可以将这组人群的画像描述为"相比滋润型口红更喜欢滋润型唇膜"。2）对于只推断出单个需求的情况，可以抽取一小部分作为空白对照组，进行效果对比。因此，在进行用户商品偏好分析时，需要根据所掌握的标签信息和效果数据的结果，不断优化人群画像，最终形成典型人群画像，从而在后续对这类用户的分析和商品推荐中更加得心应手。以上案例是从一个比较完整但简单的思路出发，介绍了如何进行商品偏好分析以及数据的应用场景。商品偏好数据的应用场景不仅仅限于给用户发短信推送喜欢的商品，其应用场景非常广泛。通过一个有趣的小视频，我们可以更直观地了解商品偏好分析的强大之处！希望这能激发大家的灵感！当然，对于电商店铺来说，商品偏好数据的常见应用场景还包括个性化首页、专属二级页面、流失用户召回、关联商品推荐等等。具体的应用需要根据实际情况来发挥和使用。相信一定会有所收获！## 总结思考通过阅读以上内容，大家对商品偏好数据的应用应该有了一定的了解，并且也开始思考了。再给大家总结一下，商品偏好数据的应用有两个层次：### 1、浅层商品偏好数据应用-同类商品推荐同类商品推荐是最常见的应用，例如当你购买了洗发水，系统会推荐给你护发素。还可以结合行为数据、订单数据等进行更精准的推送。这种应用的好处在于即使获取的用户数据较少或较浅，也可以快速上手应用。### 2、深层商品偏好数据应用-关联商品推荐深层次的关联商品推荐与同类商品推荐有所不同，它更注重挖掘用户深层次的需求。核心是通过用户数据的回溯，形成一个虚拟的人物，人的需求是多样的，但一定会有其偏好。我们可以洞察其偏好，并预先准备相关信息来满足其需求。

经典案例：尿不湿与啤酒的故事：有一家超市通过运用大数据分析，发现了一群喜欢喝啤酒看比赛的年轻父亲在下班后购买纸尿裤的习惯。因此，超市决定将啤酒和纸尿裤摆放在一起销售，结果导致了啤酒和纸尿裤的销量都有所提升。这个案例可能有争议，但它传达了挖掘用户商品偏好的思维以及应用的核心思想。我们可以运用这种思维和逻辑在线上企业中取得类似的效果。以上是今天的分享，希望能给大家带来收获。如果你有任何疑问或者想要交流想法，欢迎点击下方留言，我将会一一回复。